Визуальный поиск: как сделать контент заметным для новых поисковых систем

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к поисковой оптимизации объединяет изображения и текст, чтобы улучшить результаты в генеративных поисковых системах.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Визуально-языковые модели преобразуют контент веб-страниц в текстовые описания, которые затем интегрируются в существующий текст с помощью больших языковых моделей, позволяя оптимизировать поисковую выдачу с учетом мультимодальной информации и неизбежно создавая технический долг для будущей поддержки.

В статье представлена методика Caption Injection, позволяющая повысить видимость контента в генеративных поисковых системах за счет объединения визуальной и текстовой информации.

В то время как современные поисковые системы всё чаще полагаются на генерацию ответов, оптимизация контента для них требует новых подходов, выходящих за рамки традиционных методов. В данной работе, ‘Caption Injection for Optimization in Generative Search Engine’, предложен инновационный мультимодальный метод G-SEO, который улучшает видимость контента, интегрируя семантику изображений в текстовое наполнение. Эксперименты показали, что предложенный подход значительно превосходит существующие текстовые методы оптимизации, подтверждая необходимость мультимодальной интеграции в G-SEO. Какие перспективы открываются для дальнейшего развития методов оптимизации контента в генеративных поисковых системах с учетом растущего объема мультимедийных данных?

Поиск нового поколения: За гранью ключевых слов

Традиционные поисковые системы испытывают затруднения при обработке сложных запросов, требующих нюансированного понимания и синтеза информации. Их функциональность часто ограничивается сопоставлением ключевых слов, что не позволяет предоставить пользователю комплексный ответ.

Генеративные поисковые системы (GSE) используют большие языковые модели (LLM) и метод генерации, дополненной поиском (RAG), для предоставления более полных и человекоподобных ответов. GSE способны обобщать информацию, выстраивать логические связи и формулировать ответы в понятной форме, предоставляя готовые решения, а не просто ссылки.

Традиционные поисковые системы отображают найденные веб-источники в ранжированном списке, где более высокие позиции соответствуют большей релевантности запросу, в то время как поисковые системы на основе больших языковых моделей (LLM) извлекают релевантный контент и генерируют исчерпывающие ответы со ссылками на источники, при этом мультимодальные системы (обозначенные желтым цветом) превосходят одномодальные (зеленым) за счет совместной интерпретации текста и визуальной информации, что обеспечивает более богатый смысл и плотность информации.

Современные GSE в значительной степени ограничены текстовыми данными, что препятствует эффективной интерпретации мультимодальной информации. Способность понимать и объединять различные типы данных, такие как текст и изображения, является ключевым фактором для создания поисковых систем, способных предоставить действительно всесторонние и релевантные ответы.

Каждая новая «революция» в поиске лишь добавляет слоев абстракции, скрывающих простую истину: идеальная система поиска — это та, которую еще не сломали.

Инъекция заголовков: Перевод визуального в текст

Метод Caption Injection представляет собой новый подход к Generative Search Engine Optimization (G-SEO), направленный на проецирование визуальной семантики в текстовый контент для повышения видимости и точности результатов поиска.

В основе метода лежат Structural Caption Generation, Alignment Refinement и Semantic Injection. Эффективная интеграция визуальной информации обеспечивается использованием Multimodal Retrieval-Augmented Generation.

Ключевую роль в переводе визуальных данных в естественный язык играет Prompt Engineering. Тщательно разработанные запросы позволяют эффективно извлекать визуальные инсайты и интегрировать их в работу больших языковых моделей (LLM), обеспечивая создание богатого и релевантного контента.

Оценка эффективности: От MRAMG до G-Eval

Набор данных MRAMG служит критически важным ориентиром для оценки моделей мультимодального поиска и генерации, расширяя границы понимания мультимодальных данных. Он предоставляет стандартизированную платформу для сравнения различных подходов.

Для специализированной оценки методов генеративной поисковой оптимизации, таких как инъекция заголовков, разработан фреймворк G-Eval. Данный инструмент позволяет точно измерить влияние инъекции заголовков на качество генерируемого контента и эффективность поисковых алгоритмов.

В основе уточнения выравнивания лежат предварительно обученные модели визуального и языкового представления. Проведенные эксперименты демонстрируют, что инъекция заголовков последовательно превосходит текстовые базовые линии, обеспечивая относительный прирост в 1.85% в унимодальных настройках и 1.09% в мультимодальных, а также прирост производительности в 14% и 18% соответственно.

Будущее поиска: За пределами текста и изображений

Метод Caption Injection демонстрирует потенциал мультимодальных генеративных систем поиска (GSE) в предоставлении более релевантных и всесторонних результатов, превосходя ограничения унимодальных GSE. Внедрение текстовых описаний, сгенерированных на основе визуального контента, расширяет семантическое понимание поисковым алгоритмом.

Использование больших языковых моделей (LLM), таких как GLM-4-9B, в сочетании с Caption Injection, обеспечивает более нюансированное и человекоподобное взаимодействие с поисковыми системами. LLM способны не только интерпретировать сложные запросы, но и генерировать ответы, адаптированные к контексту и потребностям пользователя.

Будущие исследования будут направлены на расширение этих методов для охвата других модальностей, таких как аудио и видео, создавая поисковые системы, обеспечивающие по-настоящему иммерсивный и интерактивный опыт. В конечном итоге, эта технология изменит наше взаимодействие с информацией, превратив поисковые системы в интеллектуальных помощников.

Кажется, сегодня это назовут AI и получат инвестиции.

Работа над поисковыми системами нового поколения, использующими генеративные модели, неизбежно напоминает попытку построить замок из песка во время прилива. Авторы предлагают метод Caption Injection, пытаясь встроить визуальную семантику в текстовый контент для повышения его видимости. Идея, безусловно, элегантна, но, как показывает опыт, любая оптимизация для поисковых систем — это лишь временная передышка перед новой волной алгоритмических изменений. Как однажды заметила Барбара Лисков: «Хороший дизайн — это признание того, что вещи меняются, а не попытка их зафиксировать». Истина, проверенная временем и бесчисленными ночными деплоями: любая «революционная» технология быстро превращается в технический долг, а прод всегда найдёт способ сломать даже самую продуманную теорию. Особенно если речь идет о борьбе за внимание поисковых роботов.

Что дальше?

Предложенная методика «Caption Injection», безусловно, добавляет ещё один слой сложности в и без того непрозрачный процесс оптимизации контента для генеративных поисковых систем. Полагать, что добавление семантики изображения в текст автоматически решит проблему видимости, – наивно. Скорее всего, это лишь перенесёт проблему в другую плоскость: теперь придётся оптимизировать не только текст, но и «правильность» интерпретации изображения моделью. И, разумеется, возникнет бесконечная гонка вооружений между создателями контента и алгоритмами поисковых систем, стремящихся выявить манипуляции.

Стоит признать, что вся эта область напоминает попытки построить карточный домик во время землетрясения. Каждая «революционная» технология, призванная улучшить релевантность, неизбежно порождает новые способы обхода системы. Проблема не в недостатке алгоритмов, а в самой природе генеративных моделей, склонных к галлюцинациям и не всегда адекватно реагирующих на тонкие изменения в входных данных. RAG – это, конечно, хорошо, но кто гарантирует, что извлечённый контекст действительно релевантен, а не просто статистически вероятен?

В конечном итоге, возможно, стоит задуматься о фундаментальной переоценке метрик. Что такое «релевантность» в эпоху, когда поисковая система сама генерирует ответ? Иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт. И иногда лучше просто признать, что идеальной системы не существует, и смириться с неизбежным хаосом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04080.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-09 01:15